美国远端感测物联网技术新突破 智慧工业更完善

发布时间：2017-03-02  文章来源：未知
     近日，美国能源部（DoE）旗下的阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory）取得了一项运用于远端感测的统包式（turn-key）物联网（IoT）的技术突破。这种“Waggle”概念在芝加哥的“Array of Things”智慧城市专案中进行了两年测试，目前终于可以导入智慧工业与政府传感器阵列中。
             Waggle平台内含四颗处理器，采用Linux作业系统，能混合搭配具备不同特定应用传感器的阵列
　　
　　Waggle的突破在于其“边缘运算（edge computing）”硬件与图案识别软件，它能以机器学习在将现场图像及音频资料传输至云端之前进行“预处理（pre-process）”。能源部指出，由阿贡实验室打造的无线环境感测平台，是全球第一个统包式边缘运算方案，可通过传输经过识别的事件到云端而非原始资料，而大幅减少大数据（Big Data）问题。此外其子板（daughter-board）架构允许任何一种传感器阵列安装到“传感器网络边缘（sensor-net edge）”装置，因此能利用机器学习来识别几乎所有东西。
　　
　　阿贡实验室举办了为期两天的技术研讨会，吸引了对Waggle平台有兴趣的50多位工程师参加，包括来自美国太空总署（NASA）、美国环保署（EPA）、Honeywell、Bosch、美国德州大学达拉斯分校（University of Texas-Dallas），以及奥勒冈州波特兰市（Portland）的代表。
　　
　　Waggle节点能以轮询（polling）或自动（automatic）模式运作（或两者同时），让科学家们能从在云端纪录、预先识别的资料开始，或是即时轮询无线节点上取得目前状态的资料──可以是原始资料或是经过预先识别的。
                     德州大学达拉斯分校的大气科学家David Lary，介绍以整合到阿贡实验室开发之Waggle平台的空气颗粒物传感器，监测田纳西州Chattanooga 的空气品质
　　
　　目前Waggle被运用于亚马逊丛林的森林砍伐研究以及改善载人太空任务的空气品质，还有增进我们对环境、人类健康（例如花粉与气喘疾病之间的关联性）等研究的了解。
　　
　　Waggle的机器学习功能可用以识别鸟类、汽车、自行车，或是云的各种形状以及其他环境现象，例如监测废水的流向。因为该平台采用消费性等级传感器，也也可以运用于小型化的廉价超低功耗可穿戴式物联网装置。